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• file:【第16周】 Vision Transformer 模型【找it资源dbbp.net】【微 信648765304】文档.zip
• file:【第3周】 AI编程基石：Python高级编程说明.zip
• file:【第8周】 深度学习优化-使用深层神经网络来解决复杂的任务资料.zip
• file:16-1 Vision Transformer模型说明.png
• file:10-2 数据集加载与应用【找it资源dbbp.net】【微 信648765304】说明.zip
• file:2-3 Python列表、元组、字典和集合【找it资源dbbp.net】【微 信648765304】文档.png
• file:5-2 评估目标与优化目标说明.zip
• file:3-1 Python的文件、表格、绘图、视频处理文档.zip
• file:16-1-2-1 从零搭建Vision Transformer（1）__ev-金狮_【公众号：密知圈】.mp4
• file:16-1-1-2 Transformer模型：DeiT__ev-金狮_.mp4
• file:16-2-2-1 从零搭建Mobile ViT模型（1）__ev-金狮_.mp4
• file:15-1-1-1 自注意力背景（一）__ev-金狮_【公众号：密知圈】.mp4
• file:15-1-2-4 输入输出模块__ev-金狮_.mp4
• file:14-2-1-2 Learn to Pay Atention__ev-金狮_.mp4
• file:4-1-2-3 案例实战：将Numpy矩阵保存成本地图像.mp4
• file:4-1-2-1 线性代数基础概念：标量、向量、矩阵、张量.mp4
• file:4-1-2-6 特征向量与特征值实操.mp4
• file:4-1-2-4 案例实战：图像增强（调整对比度）.mp4
• file:4-1-2-5 Python实现解方程组.mp4
• file:4-1-1-1 课程整体介绍与学习安排.mp4
• file:4-3-1-1 概率的基本概念与案例：使用python 模拟随机实验.mp4
• file:4-3-1-3 期望、方差与协方差及案例：计算期望、方差与协方差.mp4
• file:4-3-1-6 中心极限定理及 实战：中心极限定理.mp4
• file:4-3-1-2 随机变量与案例：概率质量函数示意图.mp4
• file:4-3-1-4 实战：模拟常见的概率分布.mp4
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• folder:【第15周】 Transformer模型
• folder:【第14周】 卷积注意力模型
• folder:【第4周】 人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础
• folder:【第20周 】【视频分析领域-火热领域】视频分类技术与项目实战
• folder:【第10周】 PyTorch数据处理与网络模型构建
• folder:【第18周】 【工业领域】目标检测技术与项目实战
• folder:【第9周】 数据获取、整理与应用 - 构建数据之源，驱动智能决策
• folder:【第11周】 深入PyTorch模型的训练与可视化
• folder:【第1周】 快速搞清楚人工智能
• folder:【第2周】 AI编程基石：Python入门与进阶
• folder:【第5周】 机器学习 - 解锁人工智能的核心
• folder:【第7周】 卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务
• folder:【第13周】 移动端AI高效率分组模型
• folder:【第6周】 神经网络 - 处理和学习复杂的数据
• folder:16-2 轻量级VisionTransformer
• folder:14-1 特征通道注意力
• folder:4-1 线性代数：人工智能数据基础【找it资源dbbp.net】【微 信648765304】
• folder:4-1 线性代数：人工智能数据基础
• folder:4-3 概率论： 数据科学与AI的关键
• folder:4-2 微积分： 数学背后的AI力量
• folder:20-1 视频分类与行为识别基础
• folder:20-2 实战：3DCNN视频分类实战
• folder:17-2 多标签分类与实战：生活用品多标签分类
• folder:17-1 图像分类基础与实践：安防监控人脸表情识别
• folder:10-1 PyTorch入门与应用
• folder:10-2 数据集加载与应用
• folder:10-3 网络模型搭建实战
• folder:18-1 目标检测基础与YOLO系列模型原理
• folder:18-2 实践：YOLO v5车牌检测实战
• folder:9-1 数据获取与整理：构建可靠数据
• folder:9-2 数据增强方法与实践
• folder:1-1 人工智能发展前景与就业方向
• folder:2-3 Python列表、元组、字典和集合
• folder:2-4 Python函数、模块，文件与文件夹操作
• folder:2-2 Python基础与程序流程控制
• folder:2-1 Python起步：入门与环境搭建
• folder:5-3 机器学习模型实践
• folder:7-2 典型卷积神经网络模型
• folder:3-2 PyQt构建用户界面应用程序
• folder:13-2 shufflenet模型理论与实战
• folder:8-1 参数初始化+激活函数
• folder:8-3 学习率与最优化方法
• folder:8-2 标准化方法+正则化
• folder:19-1 图像分割基础与模型
• folder:19-2 实践：基于UNet的人脸语义分割
• folder:6-2 多层神经网络原理与实践
• folder:16-1-1 第1章 基础 ViT模型
• folder:14-1-3 第3章 从零搭建SENet
• folder:4-1-2 第2章 线性代数
• folder:4-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排
• folder:4-2-1 第1章 概念回顾：导数、微分、积分
• folder:10-1-2 第2章 安装PyTorch
• folder:10-2-1 第1章 Dataset与Dataloader
• folder:9-1-4 第4章 数据标注：工具与使用
• folder:9-1-2 第2章 数据获取：图像和视频数据爬取
• folder:9-1-3 第3章 数据整理：对数据进行整理、清洗和去噪
• folder:9-2-2 第2章 数据增强库imgaug实践
• folder:1-1-4 第4章 解锁人工智能各大行业典型应用&就业方向
• folder:1-1-3 第3章 人工智能发展背后的历史
• folder:2-3-1 第1章 Python序列与应用
• folder:2-5-1 第1章 面向对象的概念
• folder:2-2-3 第3章 选择结构语句
• folder:2-1-2 第2章 Anacond软件：安装、管理python相关包
• folder:2-1-4 第4章 环境配置的优化方案
• folder:2-1-3 第3章 Jupyter Notbook&Pycharm：Py开发
• folder:5-2-2 第2章 机器学习优化目标
• folder:7-2-1 第1章 卷积与池化反向传播
• folder:3-2-1 第1章 PyQt安装与构建用户界面
• folder:3-1-4 第4章 Matplotlib 常用画图处理
• folder:3-1-5 第5章 OpenCV 影像数据处理
• folder:3-1-6 第6章 pickle文件处理：数据序列化处理
• folder:13-2-1 第1章 ShuffleNet模型
• folder:13-1-1 第1章 卷积拆分分组与Xception
• folder:8-1-3 第3章 深度学习优化：泛化与正则化
• folder:19-1-3 第3章 语义分割的关键技术改进
• folder:6-3-1 第1章 序列预测问题与RNN模型
• folder:6-3-2 第2章 长短时记忆网络与门控循环单元
• folder:12-1-1 第1章 简单链式模型理论与实战